当招聘被黑科技“武装”，将产生什么奇妙的反应？(2)

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新技术可以帮助我们自动生成招聘相关的数据，直接找到一定数量的潜在候选人，释放顾问搜索候选人的时间，并将这部分时间花费在与客户沟通和分析数据上，通过完整的数据链（例如人才市场的趋势、供需关系）信息总结规律、提出建议，帮助企业用最优的方式招到匹配度更高、驱动力更强的人才，成为客户的战略伙伴。

以我们即将在中国上线的Recruiter Desktop系统为例，其在多个节点应用了新的技术。

首先，该系统可以从各种渠道收集潜在候选人的数据信息，完成基础的搜索候选人的工作；

其次，它具备机器学习的能力，可以在日常工作中学习招聘流程中的关键步骤，分析出与现有公司、部门、岗位匹配度更高的候选人，同时在分析的过程中，根据公司和职位的类似程度整合信息，了解某个岗位的市场潜在候选人的数量、质量和领导力的优劣势。在数据较为齐全的市场上，该系统还能获知竞争对手的招聘动作，帮助我们更好地与业务部门进行战略层面的沟通，也可以更好地应对市场上的供需关系。

技术如同一个助理，可以优化招聘过程中最为基础的搜索信息的环节，帮助团队缩减招聘周期，获得更高和更精准的产出，以北美市场为例，Recruiter Desktop系统可以将顾问用于搜索的时间从一周降低至一个工作日，并获得与岗位相匹配的候选人简历；技术也可以完整且自动地生成我们需要的数据。

机器学习需要过程

技术适用于招聘流程中的各个节点，但用好新技术的前提是：我们为其提供足够多的数据。因为数据量越多，机器就能学习得越快、产出越精准。机器学习是一个过程，新技术不可能在第一天就变得完美，我们还是要结合传统的模式确保覆盖到所有应该覆盖到的人。